Este documento describe los métodos de análisis multivariado y su importancia para la investigación de mercados. Explica que estos métodos se usan para aclarar las relaciones entre múltiples variables de datos y simplificar grandes conjuntos de datos. Describe varios tipos de métodos como análisis factorial, de clusters, de regresión y discriminante. Finalmente, destaca que el análisis multivariado permite considerar y ponderar más variables que otros métodos, lo que puede ser útil para probar la usabilidad de sitios web y optimizar tasas de conversión

1. Salazar Basto Juan Gabriel
Mgr. José Ramiro Zapata
Materia: Investigación de mercados II
“LIBEREMOS BOLIVIA”
Análisis multivariado
“No entiendesrealmente algoamenosque seascapaz de explicárseloatuabuela”.AlbertEinstein
INTRODUCCION.-
En la evaluación y recopilación de datos estadísticos se utilizan métodos de análisis multivariantes para
aclarar y explicar las relaciones entre las diferentes variables que pueden estar asociadas con estos
datos.
El análisis multivariante siempre se utiliza cuando hay más de tres variables involucradas y el contexto
de su contenido no está claro. El objetivo es detectar una estructura por un lado, y verificar los datos
de las estructurasporotro.
En el contexto de la usabilidad de una web, se pueden utilizar métodos de análisis multivariante para
aumentar sistemáticamente la usabilidad. Mientras que las pruebas A/B siempre aíslan sólo una página
web, los métodos multivariantes muestran las relaciones e interacciones de varios elementos dentro
de una página web. La expresividad depende de qué y cuántos elementos de la web se utilicen. Todos
los elementos de la web que permiten al usuario interactuar con el sitio web a través de la interfaz de
usuario se consideran generalmente variables. Esto incluye, en particular, los que tienen un impacto en
el tipode conversión.
DESARROLLO.-
Originalmente, en las estadísticas se utilizaban métodos de prueba y análisis multivariante para
descubrir las relaciones causales. Dado que los cálculos manuales son muy complejos, los métodos sólo
son practicables en otros campos de aplicación con el desarrollo del hardware y software
correspondiente.Hoyendíase utilizanmétodosde análisismultivariante enáreasmuydiferentes:
 Lingüística,CienciasNaturalesyHumanidades.
 Economía, segurosyserviciosfinancieros.
 Minería de datos,bigdata y basesde datosrelacionales.
Hoy en día, los análisis multivariantes se suelen llevar a cabo mediante el uso de software con el fin de
hacer frente a las enormes cantidades de datos y controlar las variables modificadas en aplicaciones
prácticas como las pruebas de usabilidad. Sin embargo, las pruebas multivariante también pueden
contribuirsignificativamente amejorarlafacilidadde usoamenorescala.
1) Objetivosde los métodosmultivariados
a) Simplificación: Los métodos multivariados son un conjunto de técnicas que permiten al
investigador interpretar y visualizar conjuntos grandes de datos (tanto en individuos como
envariables).

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b) Relación: Encontrar relaciones entre variables, entre individuos y entre ambos.
2) Tipos de métodos de análisismultivariante
 Análisis factorial: Reduce la estructura a datos relevantes y variables individuales. Los
estudios factoriales se centran en diferentes variables, por lo que se subdividen en análisis de
componentes principales y análisis de correspondencia. Por ejemplo: ¿Qué elementos de la
webinfluyenmásenel comportamientode compra?
 Análisis de clusters: Las observaciones se asignan gráficamente a grupos de variables
individuales y se clasifican sobre la base de ellas. Los resultados son clusters y segmentos,
como el número de compradores de un producto en particular, que tienenentre 35 y 47 años
y tienenunaltonivel de ingresos.
Los procedimientosde revisiónestructural incluyen,entre otros,el TLD:
 Análisis de regresión: Investiga la influencia de dos tipos de variables una sobre la otra. Se
habla de variables dependientes y no dependientes. Las primeras son las llamadas variables
explicadas, mientras que las segundas son variables explicativas. El primero describe el estado
real sobre la base de los datos, el segundo explica estos datos por medio de relaciones de
dependencia entre las dos variables. En la práctica, varios cambios de los elementos de la
página web corresponden a variables independientes, mientras que los efectos sobre la tasa
de conversiónseríanlavariable dependiente.
 Análisis de desviaciones: Determina la influencia de varias variables o de variables
individuales en grupos calculando promedios estadísticos. Aquí se pueden comparar variables
dentro de un grupo así como diferentes grupos, dependiendo de dónde se deben suponer las
desviaciones. Por ejemplo: ¿Qué grupos hacen clic con más frecuencia en el botón "Comprar
ahora" de su cestade lacompra?
 Análisis discriminante: Se utiliza en el contexto del análisis de desviaciones para diferenciar
entre grupos que se pueden describir con características similares o idénticas. Por ejemplo,
¿enqué variablesdifierenlosdiferentesgruposde compradores?
3) Importancia del análisismultivariado
Como método cuantitativo, el análisis multivariante es uno de los métodos más efectivos para probar
la usabilidad. Al mismo tiempo, es muy complejo y a veces costoso. Se puede utilizar software para
ayudar, pero las pruebas como tales son considerablemente más complejas que las pruebas A/B en
términos de diseño de estudios. La ventaja decisiva radica en el número de variables que pueden
considerarse ysuponderacióncomomedidade laimportanciade determinadasvariables.

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Incluso cuatro versiones diferentes de los titulares de un artículo pueden dar lugar a tasas de clics
completamente diferentes. Lo mismo se aplica al diseño de los botones o al color de fondo del
formulario de pedido. En casos individuales, por lo tanto, vale la pena considerar desde una perspectiva
multivariante también desde el punto de vista financiero, especialmente para las webs con orientación
comercial,comolastiendasonline olossitiosweb,que debenamortizarse atravésde lapublicidad
4) Otros procedimientosmultivariantes
El Análisis conjunto pretende determinar qué combinación de un elenco finito de factores o atributos
es el más preferido por una población encuestada. Se utiliza con frecuencia para comprobar la
aceptación de diseños nuevos de productos por parte del cliente y para valorar el atractivo de
anuncios.
Básicamente, se trata de un modelo que permite obtener un indicador de la importancia relativa de
cada una de las características de un producto a través del estudio de los atributos que los
consumidores descartan en su elección. El principio básico del análisis consiste en descomponer
utilidadporproductoenutilidadesporatributo.
El análisisconjuntose suelellevaracabo enlassiguientesetapas:
a) Identificación y selección de los atributos relevantes. Para identificarlos pueden utilizarse
técnicas cualitativas como focus group o aprovechar la experiencia del equipo que está
desarrollandoel producto.
b) Definiciónde nivelesuopcionesparacadaatributo.
c) Definición de la combinación de atributos a ser evaluada, con el objetivo final de
determinarcuál de todaslascombinacioneses lapreferidaporlosconsumidores
d) Recogidade información(opinionesde losconsumidores).
e) Seleccióndel procedimientode mediciónde utilidadde cadacombinaciónde atributos.
CONCLUSIONES.-
Cuando se aborda una investigación de mercados o un estudio sobre opinión pública es frecuente
dividir la recolección de datos en aspectos bien claros y delimitados de las características de la unidad
de investigación. El instrumento de recolección de datos, ya sea por medio de entrevistas cara,
telefónicas, mediante la observación directa o cualquier otra técnica empleada en el diseño de la
investigación, se encuentra dividido en aspectos tales como; Datos generales del entrevistado,
aspectos sobre preferencias de productos o servicios, evaluación del entrevistado de las marcas que
adquiere y su percepción de la diferencia entre el producto o servicio de su preferencia y otros
existentes en el mercado o su opinión sobre ciertos aspectos de la vida cotidiana en sociedad, su
opinión sobre la reputación de algunas autoridades, intensión de voto en comisión próximos a
realizarse,etc.Finalmente se indagarásobre suNivel Socioeconómico.

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REFERENCIAS.-
1) https://plepso.blogspot.com/2015/07/analisis-multivariante-su-importancia.html
2) https://es.ryte.com/wiki/An%C3%A1lisis_Multivariante
3) https://www.edificacion.upm.es/personales/redondas/docencia/Postgrados/objetos/Multiv
1ICEFeb10.pdf
4) http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/amalonso/esp/CEDEX(I).pdf
VIDEOS.-
https://www.youtube.com/watch?v=6xNe1uklDHM
https://www.youtube.com/watch?v=_3YKNZW2HNc